存储&湖仓高级研发工程师

负责智能驾驶 AI 数据基础设施（Data Infrastructure）的整体规划、架构设计与持续演进，围绕端到端自动驾驶模型训练，建设覆盖数据采集、湖仓存储、治理、挖掘、标注、数据生产、数据交付及 Data Loop 的 AI 数据供应链，打造 PB~EB 级多模态数据基础设施，持续提升数据生产效率与模型迭代效率。

工作职责

1、负责 AI 数据基础设施架构建设

- 负责智能驾驶 AI 数据基础设施整体架构规划与演进；

- 构建 PB~EB 级多模态数据基础设施，支撑视频、图片、点云、日志、标签等数据统一管理；

- 建设面向端到端模型训练的数据供应链（Data Supply Chain），支撑数据生产、治理、交付及持续迭代；

- 建设 Data Loop / Data Flywheel，不断提升数据价值和模型效果。

2、负责数据平台建设；

- 建设元数据、Catalog、权限治理、数据质量、数据血缘等基础能力；

- 建设统一数据服务能力，支撑训练、分析、评测及业务系统的数据访问；

- 建设数据开发、数据分析、数据交付等平台工具，提高数据生产效率；

- 建设流批一体的数据采集、加工及数据生产能力。

- 建设端到端模型训练数据管理能力，提升训练数据质量与迭代效率。

3、带领湖仓研发团队完成平台建设及持续演进。

- 带领湖仓研发团队完成平台建设；

- 负责平台长期技术演进及关键技术决策；

- 负责团队目标制定、项目管理及研发交付。

- 推动跨部门合作，支撑算法、标注、PnC、感知等团队；

- 能深入理解算法团队需求，将 AI 数据生产流程抽象为平台能力。

- 建立研发规范、质量体系及人才培养机制。

4、持续跟踪 AI Data Infrastructure、Lakehouse、Data Engineering 等前沿技术，推动新架构在智能驾驶场景落地

任职要求

技术能力

1. 5年以上数据开发 / 数据平台经验，其中至少2年具备系统设计或技术负责人经验；

2. 具备大型分布式系统架构设计及工程落地能力，能主导核心系统设计及关键代码开发。

3. 熟悉 AI 数据生产流程，对模型训练数据管理、数据闭环、数据飞轮有深入理解。

4. 熟悉至少一门主流工程语言：Python / Java / Go / C++；

5. 熟悉大规模数据系统性能优化、高可用架构及稳定性建设；

6. 熟悉 Spark、Flink、Trino 等计算引擎；

7. 熟悉 Iceberg/Paimon/Hudi 等 Lakehouse 技术；

8. 熟悉对象存储、元数据管理、Catalog、数据治理体系。